М2С025ТС-1ФГ484М

Этот SoC построен на ARM? Базовый процессор(ы) Cortex?-M3.

РУКА? В конструкции этой SoC использованы базовые процессоры Cortex?-M3. Производитель присвоил эту систему на кристаллическом пакете 484-BGA. Благодаря внедрению 64 КБ ОЗУ этот чип SoC обеспечивает пользователю высокую производительность. Уровень производительности. Что касается внутренней конструкции, то в этой конструкции SoC используется MCU и технология FPGA. СмартФьюжн? 2 — это серийный номер этой системы на чипе SoC. Предполагаю, что это значение SoC работало в среднем при температуре -55°C~125°C TJ. Важным моментом безопасности этого SoC является сочетание логических модулей FPGA — 25K. В расширенном пакете Tray помещается эта система SoC на кристалле. Всего 267 входов/выходов. включения в эту часть SoC. Для безопасной работы рекомендуется использовать источник питания напряжением 1,2 В. В беспроводных SoC напряжение выше 1,26 В считается небезопасным. Поскольку он получает напряжение питания не менее 1,14 В, он должен быть в состоянии функционировать. Конфигурацию ПОЛЕВОЙ ПРОГРАММИРУЕМОЙ ВЕНТИЛЬНОЙ МАССИВЫ можно адаптировать для соответствия различным дизайнерским проектам. Всего имеется 484 клеммы, что делает систему возможно на чипе. Кроме того, он имеет замечательную систему на чипе, как и другие высококачественные программируемые с использованием вентильных матриц. Такой чип SoC может иметь 267 выходов. Эта система на кристалле SoC вообще требует питания 1,2 В. На чипе SoC имеется 267 входов. Логическая система на чипах содержит 27696 логических ячеек. Размер этой флэш-памяти составляет 256 КБ.

РУКА? Процессор Cortex?-M3.

64 КБ ОЗУ.
Построен на микроконтроллере, FPGA.
Расширенная флэш-память 256 КБ.

Корпораций Microsemi много.

M2S025TS-1FG484M Приложения системы на кристалле (SoC).

• Модуль управления сервоприводом
• Киберфизическая система на кристалле
• Модуль управления приводом переменного тока
• Центральная сигнализация
• Периферийные устройства для ПК
• Коммуникационные интерфейсы (I2C, SPI)
• Робототехника
• Эффективное оборудование для обучения нейронных сетей
• Видеоизображение
• Информация о специальном выпуске